Tipos de Modelos de Espaço Vetorial
Os modelos de espaço vetorial podem ser categorizados de acordo com a forma como representam o texto, variando de métodos simples baseados em frequência até embeddings mais avançados e sensíveis ao contexto. Cada abordagem oferece vantagens distintas e é adequada para diferentes tipos de tarefas de PLN.
Bag of Words
Bag of words (BoW) é um modelo de espaço vetorial que representa documentos como vetores, onde cada dimensão corresponde a uma palavra única. Pode ser binário (indicando a presença da palavra) ou baseado em frequência (indicando a contagem da palavra).
Aqui está um exemplo de BoW baseado em frequência:
Como pode ser observado, cada documento é representado por um vetor, com cada dimensão correspondendo à frequência de uma palavra específica dentro desse documento. No caso de um modelo binário de bag of words, cada vetor conteria apenas 0 ou 1 para cada palavra, indicando sua ausência ou presença, respectivamente.
O pré-processamento de texto é uma etapa necessária antes de aplicar BoW ou modelos semelhantes.
TF-IDF
O modelo TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) estende a abordagem bag of words (BoW) ajustando as frequências das palavras com base em sua ocorrência em todos os documentos. Ele destaca palavras que são exclusivas de um documento, proporcionando assim insights mais específicos sobre o conteúdo do documento.
Isso é alcançado combinando a frequência do termo (o número de vezes que uma palavra aparece em um documento) com a frequência inversa do documento (uma medida de quão comum ou rara é uma palavra em todo o conjunto de dados).
Aqui está o resultado da aplicação do TF-IDF aos documentos do exemplo anterior:
Os vetores resultantes, enriquecidos pelo TF-IDF, apresentam maior variedade, oferecendo insights mais profundos sobre o conteúdo do documento.
Embeddings de Palavras e Embeddings de Documentos
Embeddings de palavras mapeiam palavras individuais para vetores densos em um espaço contínuo de baixa dimensão, capturando similaridades semânticas que não são diretamente interpretáveis.
Embeddings de documentos, por outro lado, geram vetores densos que representam documentos inteiros, capturando seu significado semântico geral.
A dimensionalidade (tamanho) dos embeddings é normalmente escolhida com base nos requisitos do projeto e nos recursos computacionais disponíveis. Selecionar o tamanho adequado é fundamental para equilibrar a captura de informações semânticas ricas e a eficiência do modelo.
Veja um exemplo de como embeddings de palavras para "cat", "kitten", "dog" e "house" podem ser representados:
Embora os valores numéricos nesta tabela sejam arbitrários, eles ilustram como embeddings podem representar relações significativas entre palavras.
Em aplicações do mundo real, tais embeddings são aprendidos por treinamento de um modelo em um grande corpus de texto, permitindo que ele descubra padrões sutis e relações semânticas dentro da linguagem natural.
Um avanço adicional em representações densas, embeddings contextuais (gerados por modelos como BERT e GPT), considera o contexto em que uma palavra aparece para gerar seu vetor. Isso significa que a mesma palavra pode ter diferentes embeddings dependendo do seu uso em diferentes frases, proporcionando uma compreensão mais detalhada da linguagem.
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Bag of Words
Bag of words (BoW) é um modelo de espaço vetorial que representa documentos como vetores, onde cada dimensão corresponde a uma palavra única. Pode ser binário (indicando a presença da palavra) ou baseado em frequência (indicando a contagem da palavra).
Aqui está um exemplo de BoW baseado em frequência:
Como pode ser observado, cada documento é representado por um vetor, com cada dimensão correspondendo à frequência de uma palavra específica dentro desse documento. No caso de um modelo binário de bag of words, cada vetor conteria apenas 0 ou 1 para cada palavra, indicando sua ausência ou presença, respectivamente.
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TF-IDF
O modelo TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) estende a abordagem bag of words (BoW) ajustando as frequências das palavras com base em sua ocorrência em todos os documentos. Ele destaca palavras que são exclusivas de um documento, proporcionando assim insights mais específicos sobre o conteúdo do documento.
Isso é alcançado combinando a frequência do termo (o número de vezes que uma palavra aparece em um documento) com a frequência inversa do documento (uma medida de quão comum ou rara é uma palavra em todo o conjunto de dados).
Aqui está o resultado da aplicação do TF-IDF aos documentos do exemplo anterior:
Os vetores resultantes, enriquecidos pelo TF-IDF, apresentam maior variedade, oferecendo insights mais profundos sobre o conteúdo do documento.
Embeddings de Palavras e Embeddings de Documentos
Embeddings de palavras mapeiam palavras individuais para vetores densos em um espaço contínuo de baixa dimensão, capturando similaridades semânticas que não são diretamente interpretáveis.
Embeddings de documentos, por outro lado, geram vetores densos que representam documentos inteiros, capturando seu significado semântico geral.
A dimensionalidade (tamanho) dos embeddings é normalmente escolhida com base nos requisitos do projeto e nos recursos computacionais disponíveis. Selecionar o tamanho adequado é fundamental para equilibrar a captura de informações semânticas ricas e a eficiência do modelo.
Veja um exemplo de como embeddings de palavras para "cat", "kitten", "dog" e "house" podem ser representados:
Embora os valores numéricos nesta tabela sejam arbitrários, eles ilustram como embeddings podem representar relações significativas entre palavras.
Em aplicações do mundo real, tais embeddings são aprendidos por treinamento de um modelo em um grande corpus de texto, permitindo que ele descubra padrões sutis e relações semânticas dentro da linguagem natural.
Um avanço adicional em representações densas, embeddings contextuais (gerados por modelos como BERT e GPT), considera o contexto em que uma palavra aparece para gerar seu vetor. Isso significa que a mesma palavra pode ter diferentes embeddings dependendo do seu uso em diferentes frases, proporcionando uma compreensão mais detalhada da linguagem.
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